基于樣本結(jié)構(gòu)的圖像修復(fù)技術(shù)的研究與應(yīng)用.pdf

1、圖像修復(fù)技術(shù)是數(shù)字圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域中的一大研究熱點。該技術(shù)利用圖像中已知區(qū)域的信息，通過特定的修復(fù)標(biāo)準(zhǔn)，如已知區(qū)域和破損區(qū)域具有相似的幾何結(jié)構(gòu)或統(tǒng)計特征等，來填補圖像的破損區(qū)域，使得修復(fù)后的圖像具有理想的視覺效果，讓人察覺不出這是經(jīng)過修補的圖像。圖像修復(fù)技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用場景，在古文物修復(fù)，目標(biāo)物體的移除，圖像有損壓縮和高分辨率研究等方面都發(fā)揮著重要的作用。
　　基于擴散的圖像修復(fù)方法和基于樣本塊的圖像修復(fù)方法是當(dāng)前主流的

2、兩類圖像修復(fù)方法。對比于適用于小區(qū)域結(jié)構(gòu)信息破損修復(fù)的基于擴散的圖像修復(fù)方法，基于樣本塊的圖像修復(fù)方法通過圖像紋理信息的統(tǒng)計特性和自相似性來修復(fù)圖像，適用于自然圖像和大區(qū)域破損圖像。但該類方法也存在修復(fù)順序不合理，匹配準(zhǔn)則不精確，搜索過程耗時等缺陷。本文在對圖像修復(fù)方法調(diào)研的基礎(chǔ)上，針對基于樣本塊的圖像修復(fù)方法中存在的不足進行了深入的研究，提出了樣本結(jié)構(gòu)一致性修復(fù)算法和基于樣本形變的修復(fù)算法。
　　(1)樣本結(jié)構(gòu)一致性修復(fù)算法。本

3、文針對Criminisi算法中修復(fù)順序不可靠問題，提出了基于空間變換的置信度更新策略，消除了因為置信度快速下降而帶來的填充順序問題。并引入新的匹配置信度項，用中間修復(fù)結(jié)果的質(zhì)量來指導(dǎo)修復(fù)順序，進一步完善了優(yōu)先權(quán)函數(shù)；本文提出一種樣本結(jié)構(gòu)一致性匹配準(zhǔn)則，消除了因原匹配準(zhǔn)則匹配精度不高帶來的誤匹配，改善修復(fù)效果；利用快速傅里葉變換將搜索最佳匹配塊轉(zhuǎn)換到頻域計算，提高算法效率。
　　(2)基于樣本形變的修復(fù)方法。經(jīng)過樣本結(jié)構(gòu)一致性算法修

4、復(fù)后，圖像紋理區(qū)域依然存在著一定的非連貫性，在圖像結(jié)構(gòu)信息區(qū)域的連通性也有待進一步的提高。針對這一問題，本文結(jié)合圖像配準(zhǔn)技術(shù)，對最佳匹配塊和待匹配塊進行亞像素級別的配準(zhǔn)，最大程度地提高圖像塊間的相似度，然后再進行修復(fù)。
　　本文方法能修復(fù)同時具有結(jié)構(gòu)信息和紋理信息的大面積破損圖像，并能較好地保留圖像結(jié)構(gòu)和紋理特征。通過對不同的破損圖像進行實驗分析，發(fā)現(xiàn)相比于傳統(tǒng)的經(jīng)典圖像修復(fù)方法，本文所提出的方法修復(fù)效果更符合人眼視覺習(xí)慣。